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Vol. 18. Núm. 6.
Páginas 218-226 (Noviembre 2006)
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Vol. 18. Núm. 6.
Páginas 218-226 (Noviembre 2006)
Percentiles de riesgo coronario: una nueva forma de adaptar las escalas de riesgo. Estudio ERVPA
Coronary risk percentiles: a new method to adapt risk functions. ERVPA study
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José I Cuendea, Alfredo Acebalb, Alejandro Suárez Fernándezc, Gladys Hurtarte Cabrerad, Miguel A Martínez Florese, Fernando Sánchez Garcíaf, Pilar García Medinag, Isaac Villalbag
a Servicio de Medicina Interna. Complejo Hospitalario de Palencia. Palencia. España.
b Sección de Nefrología. Hospital Universitario del Río Hortega. Valladolid. España.
c Centro de Salud de Frómista. Sanidad de Castilla y León. Frómista. Palencia. España.
d Centro de Salud de Villarramiel. Sanidad de Castilla y León. Villarramiel. Palencia. España.
e Centro de Salud de Torquemada. Sanidad de Castilla y León. Torquemada. Palencia. España.
f Centro de Salud de Paredes de Nava. Sanidad de Castilla y León. Paredes de Nava. Palencia. España.
g Centro de Salud de Herrera de Pisuerga. Sanidad de Castilla y León. Herrera de Pisuerga. Palencia. España.
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Figura 1. Análisis de regresión lineal entre pares de modelos predictivos según el sexo con las ecuaciones de Wilson, DORICA Y REGICOR. Se presenta el cuadrado del coeficiente de regresión lineal r de Pearson, la ecuación de regresión y el coeficiente rho de regresión ordinal de Spearman para cada par de modelos. FRA: riesgo coronario con la ecuación de Framingham-Wilson; DOR: riesgo coronario con la ecuación de DORICA; REG: riesgo coronario con la ecuación de REGICOR.
Figura 2. A la izquierda se representa el cambio en el riesgo coronario absoluto en cada varón de 55 a 64 años con las ecuaciones de Wilson, DORICA y REGICOR. A la derecha se representa el cambio en el percentil de riesgo coronario en los mismos sujetos con las ecuaciones de Wilson, DORICA y REGICOR. Cada línea representa a un sujeto de dicha edad.
Figura 3. Gráfica de percentiles para varones según la edad. Se representa un ejemplo de proyección de un varón de 27 años no fumador a los 60 años mediante la proyección de la edad o mediante la proyección del percentil. Cuando se proyecta sólo la edad, se supone que los demás factores de riesgo no cambian. Cuando se proyecta el percentil, se supone que la evolución de los factores de riesgo es la que tenga la población de la que procede el sujeto. Se puede observar que el riesgo coronario proyectado es claramente diferente de un método a otro.
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Introducción. Existen diversas ecuaciones de cálculo de riesgo cardiovascular y adaptaciones a nuestro medio para evitar la valoración del riesgo exagerada o defectuosa. Se proponen los percentiles de riesgo como una nueva forma de adaptar las escalas de riesgo coronario. Material y método. Estudio transversal de prevalencia de factores de riesgo cardiovascular en Palencia (ERVPA: estudio de riesgo vascular en Palencia). Se han valorado las variables necesarias para calcular el riesgo coronario de 514 sujetos de 20 a 79 años de la población general, estudiados en los centros de salud de Palencia. Se ha calculado el riesgo coronario según las ecuaciones originales del estudio de Framingham y las adaptaciones de los estudios REGICOR y DORICA. Se han calculado los percentiles con las ecuaciones y el coeficiente de correlación de Spearman para cada par de ecuaciones y los coeficientes kappa de concordancia. Resultados. Las ecuaciones originales han ofrecido los riesgos más elevados. Los resultados con las ecuaciones del estudio REGICOR han sido los más bajos. Si se comparan los percentiles, las 2 ecuaciones ofrecen exactamente los mismos percentiles para cada sujeto. El coeficiente de correlación ordinal entre cualquier par de ecuaciones es 1. Calculados los percentiles, es posible extrapolar el riesgo de un sujeto joven a la edad de 60 años o a cualquier otra edad, según su percentil. Conclusiones. La adopción de los percentiles de riesgo como método de valoración del riesgo cardiovascular permite la adaptación local de cualquier ecuación de riesgo. Los percentiles permiten extrapolar el riesgo absoluto.
Palabras clave:
Epidemiología
Enfermedades cardiovasculares
Estudios transversales
Estimación de riesgo
Introduction. There are several scales or equations for calculating cardiovascular risk that can be adapted to a particular population to try to avoid over, or under-estimation of risk. We propose risk percentiles as a new method of adapting coronary risk scoring systems to our population. Material and method. A cross sectional study of the prevalence of cardiovascular risk factors in the province of Palencia in Spain (ERVPA: Cardiovascular Risk Study in Palencia) was conducted. The variables used to calculate coronary risk were evaluated in 514 subjects aged 20-79 years old from the general population in health centers in Palencia. Coronary risk was measured with the Framingham-Wilson, REGICOR and DORICA equations. Percentiles were calculated and compared with every couple of equations and Spearman's correlation coefficient and kappa agreement coefficient were calculated. Results. The highest scores were found using the Framingham equation and the lowest scores were found with the REGICOR equation. On comparing the percentiles, the concordance between equations was absolute. The ordinal correlation coefficient was 1 between any two equations. Calculation of the percentiles allows coronary risk in young subjects to be extrapolated to the age of 60 years or to any other age. Conclusions. Adopting risk percentiles as a method of coronary risk evaluation enables any risk equation to be adapted to a particular area. Risk percentiles allow us to extrapolate absolute risk for any age.
Keywords:
Cardiovascular diseases
Epidemiology
Cross-sectional studies
Risk assessment

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